Design Within Reach Datasets

Name: Bright Data
Rating: 4.6 (1015 reviews)

The Design Within Reach dataset covers the retailer’s catalog of authentic modern furniture, lighting, and home accessories from designers past and present. Each row gives you product title, description, brand, product category, category tree, item ID, variant ID, and product URL. Supports competitive intelligence, market research, price monitoring, and assortment planning.

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データフィールド

総レコード数

122.8K+

開始時

レコードあたり最大$0.0025

最小注文

$250

Available Design Within Reach Datasets

Access fresh validated Design Within Reach datasets. Ensure hassle-free data access by using ready-made datasets.

Design Within Reach Products

URL, Item id, Variant id, Title, Description, Product category, Category tree, Brand, and more.

eCommerce

217+

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世界中の50,000+人のお客様から信頼されています。

Design Within Reach データセットの料金

リフレッシュレート

一回限り

年2回

25%割引

四半期ごと

50%割引

月次

80%割引

100K

500K

20M

Complete
Dataset

3TB

クリーンで検証済み
毎月更新
JSON/CSV/Parquet

1つのプロンプトでDesign Within Reachデータセットをフィルタリング

必要なものを正確に記述するだけで、AIが数秒で最適なフィルターを適用します。

データのニーズを平易な言葉で説明
AIが正確なフィルターを自動適用
巨大なデータセットを必要なものだけに絞り込み
無関係なデータを省いてコストを削減
フィルタリングされたデータをお好みの形式でエクスポート

利用可能な配信オプション

戦略的なコスト削減で価値を最大化

スマートデータ更新

"新規レコード"または"更新レコード"のみにアクセスし、必要な分だけお支払いいただけます。

データセットバンドル

2つ以上のデータセットをまとめて購入することで、限定割引とともにより大きな価値を得られます。

ボリュームディスカウント

大規模なデータセットや更新サブスクリプションを購入する際、大幅な節約でよりお得になります。

エンリッチドデータセット

複数のソースを1つのクリーンなデータセットに統合した構築済みデータセットで、時間とリソースを節約します。

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Design Within Reach dataset sample

The dataset includes the following data fields: url, item_id, variant_id, title, description, product_category, category_tree, and brand. Each record contains comprehensive product information extracted from Design Within Reach's catalog, with URLs linking directly to product pages, hierarchical category information for taxonomy analysis, and variant details for tracking product variations. This enables detailed product tracking, competitive benchmarking, and inventory analysis.

AIエージェントを瞬時に強化

弊社のDesign Within ReachデータセットはAI/LLM最適化済み:明確な構造、充実したドキュメント、コードと
LLM/チャットボット統合を容易にするレシピを提供。

構造化されたクリーンなデータ

一貫したスキーマで前処理済みのデータは、AIモデルのトレーニングと推論に最適です。

コード例

AIワークフローへの簡単な統合のための、すぐに使えるPython、Node.js、cURL、PHP、Go、Java、Rubyのスニペット。

ドキュメント

ChatGPT、Claude、その他のLLM統合のための包括的なガイドとノートブック。

                              curl --request GET 
--url https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download 
--header 'Authorization: Bearer '

                              import requests
url = "https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download"
headers = {"Authorization": "Bearer "}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())

                              const url = 'https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download';
const options = {method: 'GET', headers: {Authorization: 'Bearer '}, body: undefined};

try {
const response = await fetch(url, options);
const data = await response.json();
console.log(data);
} catch (error) {
console.error(error);
}

                              HttpResponse response = Unirest.get("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")
.header("Authorization", "Bearer ")
.asString();

                              require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Get.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer '

response = http.request(request)
puts response.read_body

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